Pytest——Fixture夹具的使用

一、什么是Fixture

在测试开展的过程中，会需要考虑到测试前的准备工作，以及测试后的释放操作行为。这些在Pytest中，会通过Fixture的方式来实现。如果说在运行pytest的测试用例的时候，需要调用一些数据来实现测试行为，这些数据可以通过Fixture来生成。Fixture也叫夹具。

二、Fixture的基本应用

2.1单个Fixture的使用

1. Fixture在pytest之中都是基于装饰器的形态来实现的。@pytest.fixture

2. fixture是对函数进行定义的操作。使用fixture非常简单，只需要将fixture当做参数传入函数即可

3. 在pytest中，调用Fixture直接通过函数的名称即可。

4. 一个pytest中可以定义非常多个fixture，来满足到不同的用例的需要。

首先定义一个构造函数，定义一个fixture,返回human对象。调用fixture生成数据内容，可以生成一个man.

class Human:#定义一个构造函数def __init__(self,name):self.name = name#定义一个fixture,返回一个human对象，名字叫做man
@pytest.fixture
def man():return Human('man')
#调用fixture生成的数据内容
def test_function(man):print(man.name)if __name__ == '__main__':pytest.main(['-s'])

查看结果：

2.2多个Fixture的使用

在unitTest中，一般只有一个前置条件，但是在pytest可以有多个夹具，也就是fixture

class Human:#定义一个构造函数def __init__(self,name):self.name = name#定义一个fixture,返回一个human对象，名字叫做man
@pytest.fixture
def man():return Human('man')@pytest.fixture
def woman():return Human('woman')# 定义一个调用fixture的fixture
@pytest.fixture
def people(man, woman):return [man, woman]#调用fixture生成的数据内容
def test_function_01(man):print(man.name)def test_function_02(woman):print(woman.name)

不同函数可以引用不同夹具，所以这里可以打印出man和woman的名字

2.3Fixture中引用Fixture的使用

在pytest中甚至可以在夹具中引用夹具，通过一个统一的类，来管理夹具。并且来满足不同测试用例的需求。

class Human:#定义一个构造函数def __init__(self,name):self.name = name#定义类的比较规则def __eq__(self, other):return self.name == other.name#定义一个fixture,返回一个human对象，名字叫做man
@pytest.fixture
def man():return Human('man')@pytest.fixture
def woman():return Human('woman')# 定义一个调用fixture的fixture
@pytest.fixture
def people(man, woman):return [man, woman]def test_function_03(people):for p in people:print(p.name)

依然能打印出man和woman：

三、Fixture的运行机制

1. fixture缓存机制，在用例之中，fixture可以被多次请求，在pytest之中，fixture第一次被请求后，如果有返回值，则后续继续调用该fixture的时候，会调用第一次生成的值，而不会再重新运行。

2. autouse可以实现让定义了autouse的fixture在每一个测试用例执行前都调用此fixture，就不需要在每一个测试用例之中都传入该fixture作为参数，减少了不必要的操作行为

3. 报错机制：fixture本身是属于我们自定义的函数，所以在运行过程中也会存在有出现报错的风险。

在实际运行过程中，很有可能因为关联的fixture导致了一系列不可预见的问题产生。

在pytest之中，如果说与用例相关联的fixture出现了报错，pytest会将当前用例停止执行，并标记为错误状态。要记得，错误状态不是failed状态，所以并不能表示用例是不通过的。只能够说明是用例关联的fixture出现了问题，用例本身没有发现任何错误。所以要明白，在fixture的设计的时候，需要尽可能减少fixture之间的依赖关系，避免因为一个fixture 出现问题导致大批fixture失效。

3.1Fixture缓存机制

fixture缓存机制，在用例之中，fixture可以被多次请求，在pytest之中，fixture第一次被请求后，如果有返回值，则后续继续调用该fixture的时候，会调用第一次生成的值，而不会再重新运行。

import pytest@pytest.fixture
def first():return 'a'
@pytest.fixture
def second():return []
@pytest.fixture
def third(first,second):return second.append(first)def test_function(first,second,third):print(first)print(second)if __name__ == '__main__':pytest.main(['-s'])

这里first夹具，是返回'a'的操作，second夹具是返回空[]的操作，third夹具是将'a'放入空[]的操作。

打印first和second中按理说应该打印'a'和[],但是打印出了['a']。主要是由于test_function()测试用例

中，传入了third夹具，已经存在['a']的缓存。所以在打印second的时候，可以直接打印出['a']。

3.2autouse参数的使用

在unitTest中,如果每个测试用例都会用到某些前置条件或者后置条件，可以通过setUp或者tearDown实现。pytest中也可以通过fixture来实现一些前置和后置条件的处理。但是在每个测试用例都传入fixture不方便，可以使用autouse来解决这个问题。

autouse可以实现让定义了autouse的fixture在每一个测试用例执行前都调用此fixture，就不需要在每一个测试用例之中都传入该fixture作为参数，减少了不必要的操作行为


import pytest@pytest.fixture
def first():return 'a'
@pytest.fixture
def second():return []
@pytest.fixture(autouse=True)
def third(first,second):return second.append(first)def test_function(first,second):print(first)print(second)if __name__ == '__main__':pytest.main(['-s'])

在third夹具中定义了autouse参数,设置为True。在测试用例test_function中并没有调用third 夹具，理论上打印second是不会打印出['a']的。但是由于antouse，autouse的fixture在每一个测试用例执行前都调用此fixture，所以third夹具运行之后，second就变成了['a'],所以打印结果是['a']。

3.3Fixture报错机制

报错机制：fixture本身是属于我们自定义的函数，所以在运行过程中也会存在有出现报错的风险。在实际运行过程中，很有可能因为关联的fixture导致了一系列不可预见的问题产生。

在pytest之中，如果说与用例相关联的fixture出现了报错，pytest会将当前用例停止执行，并标记为错误状态。

错误状态不是failed状态，所以并不能表示用例是不通过的。只能够说明是用例关联的fixture出现了问题，用例本身没有发现任何错误。

@pytest.fixture
def first():return 1/0
#这是一个会报错的fixture
def test_function(first):print('这是test_function')
#这是一个会报错的测试用例
def test_function_01():1/0if __name__ == '__main__':pytest.main()

两个测试用例，一个是调用了会报错的fixture，一个是会报错的测试用例。调用了会报错的fixture运行结果是error,会报错的测试用例运行结果是error。

3.4Fixture的setup操作

这是fixture的setup操作：
pytest启动运行会生成对应的session对象，本次执行的所有内容都会存放到session当中。
所以setup分级：
session -> module -> class -> function
所有的setup定级需要在fixture之中传入一个参数，叫做scope，默认为function
session级别的setup需要在conftest.py文件中进行定义。

#定义函数级别的setup
import pytest# 定义函数级别的setup
@pytest.fixture(scope='function')
def function():print('this is function level')
# 定义class级别的setup
@pytest.fixture(scope='class')
def class_():print('this is class level')
# 定义py文件级别的setup
@pytest.fixture(scope='module')
def module():print('this is module level')def test_function(function):print('这是test_function')
if __name__ == '__main__':pytest.main(['-sv'])

通过不同的参数，就可以实现不同级别的setup的实现。

3.5Fixture的teardown操作

3.5.1实现方法一：关键字yield

可以通过Fixture来实现teardown的操作。通过调用关键字yield实现teardown的操作需要函数中有return的关键字。通过调用return，结束函数的运行，并返回一个对象。 函数中的yield是迭代器，在函数运行的时候，如果需要返回一个对象，但同时又需要函数能够继续运行。 yield实现的teardown只能满足基本的需求，如果说Fixture在运行的时候报错了，yield就相对不会友好了。

import pytest@pytest.fixture(scope='function')
def first():print('this is setup')yieldprint('this is teardown')def test_function(first):print('this is a test_case')

基于以上描述，可以知道应该先执行yield的代码，再执行测试用例，然后再执行yield后面的代码，观察运行结果，符合推理。

teardown只能满足基本的需求，如果说Fixture在运行的时候报错了，yield就相对不会友好了。

3.5.2实现方法二：定义requests.addfinalizer

通过在Fixture中定义requests.addfinalizer来实现。此方法是通过在Fixture中进行注册的行为，来让程序运行结束时调用，实现teardown的相关操作。为了避免因为Fixture报错，导致的代码无法正常运行，所以建议teardown的内容写在函数的最开始的位置。

# 基于request.addfinalizer实现的teardown：request是固定写法，名称不能改变
@pytest.fixture
def second(request):#实现teardown的内容def second_finalizer():print('this is a finalizer')#注册teardown函数，实现fixture的teardown操作request.addfinalizer(second_finalizer)#正常定义setup行为print('this is a setup')
def test_function(second):print('this is a test_case')

将teardown内容定义成一个类似装饰器的函数，通过在Fixture中定义requests.addfinalizer将函数注册来实现。查看结果:

3.6 fixture参数的传入

fixture在特定场景下需要进行参数的传入。来实现Fixture代码的正常运行。
通过装饰器parametrize实现。

通过request参数来接收fixture中可能传入的参数内容，定义参数，传入到fixture之中，一定要记得添加indirect参数为True，意思就是将参数名称识别为fixture

# 定义参数，传入到fixture之中，一定要记得添加indirect参数为True，意思就是将参数名称识别为fixture
@pytest.mark.parametrize('login', [{'by': 'id', 'value': 'kw', 'txt': 'hcc'}], indirect=True)
@pytest.mark.parametrize('data', 'a')
def test_function(login, data):# login.find_element('id', 'su').click()# 通过request参数来接收fixture中可能传入的参数内容
# request可以接收任何格式的参数，不管是常用数据类型还是通过文件传入
@pytest.fixture
def login(request):print(data)

3.7 conftest——fixture统一管理

conftest.py文件的文件名是固定的，不能够修改。否则pytest会找不到，他相当于是一个Fixture的仓库，专门存放工程中的Fixture内容。便于在测试过程中
进行有效的统一管理和维护。

1. conftest.py文件的作用范围是文件所在的当前文件夹以及子文件夹。如果想要在整个工程都生效，则需要放到工程的根路径下。
2. conftest.py本身是pytest已定义好的，所以修改名称之后，pytest无法再找到你所设定文件，从而读取文件内容会失败。conftest.py是专门用来管理Fixture的文件。可以在conftest.py文件中将需要的Fixture全部定义好，在测试用例文件中，直接通过Fixture的名字来实现对它内容的调用。
3. 在conftest.py中定义的Fixture内容，可以在有效范围内被其他的测试用例所直接调用。不需要再进行额外的定义了。
4. conftest.py文件本身属于hook函数类型，我们也可以在这个文件中编写其他的hook函数。实现对pytest已有功能的增强。
5. session级别的Fixture必须要在conftest.py文件中定义。

3.8 ini文件

文件是专门用来配置pytest的使用，如果要定义pytest相关的全局配置，都会使用这个文件来实现。
该文件推荐放在工程的根路径下。
pytest.ini的名称是固定写法，无法被更改。如果输入的指令在pytest.ini文件中已经定义了。
则新的指令会覆盖旧的指令。配置文件都是key:value形式。

[pytest]
# 定义mark标签
markers =hcc: 这是hcc的标签xzl: 这是xzl的标签
#将所有xfail装饰器的strict参数修改为指定的默认值。
xfail_strict = True
# 设置用例读取路径以及文件以及文件名称等相关的读取配置
testpaths = ./
python_files = test_*.py
python_classes = test_*
python_functions = test_*# 执行指令
addopts = -s -v -m xzl# 日志：在pytest之中，本身有定义日志记录的功能，我们可以在每次执行测试用例的时候，添加日志的记录。
#   在pytest中日志只能覆盖，不能追加
log_cli = True
log_cli_level = DEBUG
log_cli_date_format = %Y-%m-%d-%H:%M:%S
log_cli_format = %(levelname)s-%(asctime)s-%(filename)s-%(module)s-%(funcName)s-%(lineno)s:%(message)s
log_file = test.log

涉及到全局的变量，只要在ini文件中进行更改即可。